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Enregistrement W4210601029 · doi:10.5489/cuaj.7676

Development, implementation, and uptake of a novel CaRMS residency recruitment committee strategy in the era of COVID-19

2022· article· en· W4210601029 sur OpenAlexaffvenueabout
Emily Nham, Ravi Kumar, Kristen McAlpine, Christine Seabrook, Marika Valle, Isabel Menard, James Watterson, Matthew J. Roberts

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical educationSocial mediaSteering committeePandemicPsychologyLibrary scienceMedicineComputer scienceEngineeringWorld Wide WebEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Given restrictions on electives outside of medical students' home institutions during the COVID-19 pandemic, the objective of this study was to create a novel recruitment strategy for the University of Ottawa's (uOttawa) urology residency program. METHODS: A steering committee was formed and created a three-part recruitment strategy that included a new uOttawa urology website, a residency program social media campaign (Twitter and Instagram), and a virtual open house (VOH). Descriptive data from the website and Instagram and Twitter accounts were collected. Attendees of the VOH completed a mixed-methods survey, which collected quantitative and qualitive responses assessing aspects of the VOH and virtual resource use. RESULTS: From August 1 to December 31, 2020, the uOttawa urology website had 1707 visits. The Twitter account had a total of 29 000 views with 1000-5000 views per tweet. Thirty-one candidates attended the VOH. Survey responders reported that the most frequently used resources to gain knowledge of the program were the website (81%) and Twitter account (71%). The most helpful and informative resources were the uOttawa urology website, the VOH, and direct conversations with residents arranged through the website. Despite not having completed an elective, 26 students (84%) felt they had an understanding of what it might feel like to train in the program. Suggestions by students for future initiatives included one-on-one virtual meetings, another VOH, and more information on selection processes. CONCLUSIONS: A multifaceted, virtual recruitment strategy can be implemented to improve candidate understanding and engagement with residency programs while visiting elective opportunities remain limited.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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